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1. 毕业设计（论文）主要内容：
相较于传统软件识别技术，硬件加速能够以更快的速度和准确性完成数据的处理工作。硬件加速网络的设计侧重于网络并行化的实现，快速算法的应用等方面，但针对FPGA自身重构特性的研究较少。FPGA部分重构的优势，利用有限的硬件资源，通过部分重构实现卷积，采用软硬件结合的实现形式，有效提高神经网络执行速度。利用该特性可实现简易的模式识别加速，即本次的车牌识别任务。通过FPGA硬件加速实现更低成本与更高速率的车牌识别效果。具体工作：
1.车牌识别算法的编写与仿真；
2.车牌识别算法的FPGA系统实现；
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
本次车牌识别涉及到的理论基础知识包括模式识别、数字图像处理、数字信号处理、机器学习以及概率统计，通过FPGA的灵活编程实现并行加速效果。之后进行功能仿真、综合后仿真和时序仿真，最终完成识别模块设计。具体任务要求如下：
1.通过本课题的训练，培养学生动手能力、分析问题及解决问题的能力；
2.翻译与本课题相关的英文资料；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-2周，完成开题报告和文献翻译，完成开题答辩；
3-4周，通过论文与网络了解当前车牌识别系统的技术发展现状以及目前存在的问题与技术难点，提出相关解决的算法并使用matlab进行仿真；
5-11周，设计主要车牌识别系统，利用Verilog语言实现相关图像处理与识别算法并进行试验，测试和分析系统相关性能参数；
4. 主要参考文献
[1] 訾晶,张旭欣,金婕.基于FPGA动态重构的快速车牌识别系统[J].传感器与微系统,2019,38(12):69-72.
[2] C.H. Kizil,C.Diou,M. Rabiai,C. Tanougast. FPGA implementation of UWB-IR impulse generatorand its corresponding decoder based on discrete wavelet packet[J]. AEUE -International Journal of Electronics and Communications,2020,113.
[3] Vitor A.M.F.Torres,Brayan R.A. Jaimes,Eduardo S. Ribeiro,Mateus T. Braga,Elcio H.Shiguemori,Haroldo F.C. Velho,Luiz C.B. Torres,Antonio P. Braga. Combinedweightless neural network FPGA architecture for deforestation surveillance andvisual navigation of UAVs[J]. Engineering Applications of ArtificialIntelligence,2020,87.
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